ros

连杆（link）标签的属性，参考书籍P416 <link name=” base”/> <joint name="fixed" type="fixed"> <parent link="base"/> <child link="link1"/> </joint> <link name="link1"> <collision> <origin xyz="0 0 0.25" rpy="0 0 0"/> <geometry> <box size="0.1 0.1 0.5"/> </geometry> </collision> <visual> <origin xyz="0 0 0.25" rpy="0 0 0"/> <geometry> <box size="0.1 0.1 0.5"/> </geometry> <material name="black"/> </visual> <inertial> <origin xyz="0 0 0.25" rpy="0 0 0"/> <mass value="1"/> <inertia ixx="1.0" ixy="0.0" ixz="0.0" iyy="1.0" iyz="0.0" izz="1.0"/> </inertial> </link> <link33>： 连杆的可视化、碰撞和惯性信息设置 <collision>：

摘要 通过前面一系列的铺垫，相信大家对整个miiboo机器人的DIY有了一个清晰整体的认识。接下来就正式进入 机器人大脑 （嵌入式主板：树莓派3）的开发。本章将从 树莓派3 的开发环境搭建入手，为后续ros开发、slam导航及语音交互算法做准备。本章内容： 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 安装前先准备好需要用到的材料，在树莓派 3 上安装 ubuntu_mate_16.04 需要用到的工具和材料，如图 1 。 （图 1 ）材料准备 1.1. 格式化 microSD 卡 在向 microSD 卡烧入系统之前，需要先格式化好 microSD 卡。我这里使用 DiskGenius 工具将卡格式化为 FAT32 文件系统。 DiskGenius 下载地址： http://www.diskgenius.cn/download.php 1.2. 下载 ubuntu-mate-16.04 系统镜像 直接前往 ubuntu-mate 的官网 https://ubuntu-mate.org/download/

这里有个感觉，就是百川汇海。即IMU数据和相机的消息数据都汇集到msf_core进行处理。接上一篇， 1. 查看IMUHandler_ROS::IMUCallback和IMUHandler_ROS::StateCallback回调函数。 MUHandler_ROS::IMUCallback，传入的消息sensor_msgs::ImuConstPtr。 1 void IMUCallback( const sensor_msgs::ImuConstPtr & msg) 2 { 3 static int lastseq = constants::INVALID_SEQUENCE; 4 if (static_cast< int >(msg->header.seq) != lastseq + 1 5 && lastseq != constants::INVALID_SEQUENCE) { 6 MSF_WARN_STREAM( 7 " msf_core: imu message drop curr seq: " << msg-> header.seq 8 << " expected: " << lastseq + 1 ); 9 } 10 lastseq = msg-> header.seq; 11 12 msf_core::Vector3 linacc; 13 linacc << msg-

关于IMU融合知乎上的一篇问答： 有哪些开源项目是关于单目+imu做slam的？ Ethz的Stephen Weiss的工作，是一个IMU松耦合的方法。 1.程序入口：ethzasl_msf\msf_updates\src\pose_msf\main.cpp 1 #include " pose_sensormanager.h " 2 3 int main( int argc, char ** argv) 4 { 5 ros::init(argc, argv, " msf_pose_sensor " ); 6 msf_pose_sensor::PoseSensorManager manager; 7 ros::spin(); 8 return 0 ; 9 } PoseSensorManager类，查看构造函数。PoseSensorManager继承自msf_core::MSF_SensorManagerROS，继承自msf_core::MSF_SensorManager<EKFState_T> 1 PoseSensorManager(ros::NodeHandle pnh = ros::NodeHandle( " ~/pose_sensor " )) 2 { 3 bool distortmeas = false ; // < Distort the pose measurements

上集 将rosbag的数据feed给lego-loam，输出地图。另外写了一个滤波节点，订阅地图，进行滤波操作，再发布出来。 由于输入给lego-loam的数据来自于rosbag，所以需要rosbag提供时间信息。 rosbag play --clock recorded1.bag 由于rosbag的数据发布频率比较快，导致了一个结果。rosbag播放完毕，时钟停止，滤波节点中缓存了几个数据还没有处理完毕。失去了时钟信息，滤波节点停止运行， 但是没有输出报错信息！！！ 个人心得 ：滤波节点有两个独立的线程，一个是callback函数线程，一个是main函数线程，进而导致print出来的信息排布混乱。没有花时间整理print出来的信息，也就没能及时发现main函数线程因为缺失了时间信息而停止运行。因此，但凡遇到莫名其妙的bug，即使没有报错信息，首要任务是结合print出来的信息整理代码的逻辑，快速缩小范围再逐步排查原因。 解决方案 1. 最佳 -k， --keep-alive rosbag play -k --clock recorded1.bag bag文件中的数据播放完毕以后，继续提供时间信息。 2. 次佳 -r FACTOR, --rate=FACTOR rosbag play -r 0.1 --clock recorded1.bag 将发布频率降低为原来的10%

师弟反应镭神32线激光雷达（32C）录制的数据包不能跑lego loam，这里就总结一下。 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points，点云的frame_id是velodyne，镭神驱动发布的topic name为point_raw，frame_id为world这里需要写一个程序转一下： #include " ros/ros.h " #include " std_msgs/String.h " #include " sensor_msgs/PointCloud2.h " #include < string > #include <sstream> /* * * This tutorial demonstrates simple sending of messages over the ROS system. */ static ros::Publisher g_scan_pub; static void main_topic_callback( const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& input) { sensor_msgs::PointCloud2 msg = * input; msg.header.frame_id = " velodyne " ; g_scan_pub.publish